ファイブフォース（5F）分析は、「市場分析」の際に活用されるフレームワークです。分析を通じて業界の構造や収益性などを把握することで、「自社の強み・弱みの発見」「経営資源の最適化」「新規参入時の判断」などに役立てられます。
今回は、ファイブフォース分析における5つの競争要因を踏まえて、分析のやり方や目的をわかりやすく解説していきます。
ファイブフォース分析（5F分析）とは
ファイブフォース分析（5F分析）とは、経営・マーケティング戦略の策定時に必要となる「市場分析」に活用されるフレームワークです。分析の対象は業界全体で、競争の要因となる「業界内の競合の脅威」「新規参入の脅威」「売り手の交渉力」「買い手の交渉力」「代替品（サービス）の脅威」を分析することで、業界の構造や収益性などを把握できます。
1979年にアメリカの経営学者マイケル・ポーターが『競争の戦略』のなかで提唱し、現在でも収益性の向上を目指す際や新規参入の検討時などに重宝されるフレームワークとなっています。
なお、そのほかの市場分析の手法については「市場分析のやり方 分析の内容と代表的なフレームワークを解説」で解説しています。
関連記事：「市場分析のやり方 分析の内容と代表的なフレームワークを解説」
ファイブフォース分析における5つの分析対象
ファイブフォース分析では、業界の収益性や状態を左右する要素として、以下の5つの競争要因を挙げています。
・業界内の競合の脅威
・新規参入の脅威
・売り手の交渉力
・買い手の交渉力
・代替品（サービス）の脅威
ここでは、それぞれの競争要因について解説していきます。
業界内の競合の脅威
業界内の競合の脅威は、既存の競合企業との競争を指します。この脅威度は、自社と他社の企業規模の差、自社の市場における位置づけによって変化します。仮に自社が市場を独占している状態であれば、業界内の競合の脅威は少なくなります。
反対に、競合企業との競争が厳しい状態だと「価格競争が激しくなる」「独自性を出すのが難しい」といった問題が生じるため、利益を上げにくくなります。
新規参入の脅威
新規参入の脅威は、業界に新たに競合企業が増えて、競争が激しくなってしまう可能性を指します。「在庫を持たなくていい」「設備投資が少ない」といった業界は新規参入のハードルが低く、この脅威が高まりやすいといえます。
グローバル化によって脅威度が高まっている競争要因であり、時には業界の構図が一変させる脅威でもあります。その身近な例としては、iPhone登場以降の携帯電話市場をイメージするとわかりやすいでしょう。
売り手の交渉力
売り手の交渉力は、自社とサプライヤー（仕入先）のあいだに働く交渉力、いわゆる力関係を指します。
例えば、製品を作るにあたって希少な原材料が必要となり、それをある業者が独占的に卸していたとします。このとき、イニシアチブは売り手側にあり、供給量や価格を自由に設定されてしまうため、仕入れコストが上がって自社の利益が低下する状態に陥ります。
逆に、仕入先の選択肢が多ければ売り手側で競争原理が働き、仕入れコストの減少が期待できます。
買い手の交渉力
買い手の交渉力は、自社と顧客・消費者のあいだに働く交渉力、いわゆる力関係を指します。
業界内に競合他社が多いということは、顧客・消費者にとっては選択肢が増える……つまり自社を選ぶ必要性がないことを意味します。そのため、各社は自社を選んでもらうために価格競争や差別化を行わねばならず、顧客・消費者側からの買いたたきが増えるといった脅威を引き起こします。当然ながら、こうした事態が起これば自社が上げられる利益は低下していきます。
代替品の脅威
代替品の脅威は、自社が提供しているサービスや商品について、別のもので顧客・消費者のニーズが満たされてしまうことを指します。
例としては「固定電話が携帯電話の普及によって減少する」「コワーキングスペースの代替としてカラオケ店がスペースを貸し出す」などが挙げられます。他業種の介入や技術革新などによって訪れる脅威なので、とりわけ予想が難しい競争要因といえるでしょう。
代替品の登場によって市場全体のシェアが奪われてしまうため、利益を上げにくくなります。そのため、既存の企業には代替品に負けないための差別化や独自性が求められます。
ファイブフォース分析の目的
ファイブフォース分析の目的として、主に「自社の強みと弱みの発見」「経営資源・リソースの最適化」「新規参入・事業撤退の判断」が挙げられます。
自社の強みと弱みの発見
ファイブフォース分析を実施することにより、自社の強みと弱みの発見につながります。
強みと弱みは客観的な比較を行うことで、初めて正しく把握できます。競合他社との比較や業界に向けられているニーズを分析することで、自社が持っている独自の強みや欠けている部分などが浮き彫りとなるのです。
具体的な強みと弱みを把握できれば、改善策や戦略の方向性も適切なものに洗練されていくでしょう。
経営資源・リソースの最適化
ファイブフォース分析は、経営資源・リソースの最適化を検討する際に役立ちます。
自社を取り巻く脅威を正しく把握すれば、何に対して予算や人手を割くべきかの優先度がわかります。予算計画などを立案する際も、ファイブフォース分析によって得られた情報があれば無駄のない配分が実現するでしょう。これらの取り組みはすべて収益性の向上へとつながっていきます。
新規参入・事業撤退の判断
ファイブフォース分析を行うことで、新規参入や事業撤退といった大きな決断を下す際に欠かせない情報を入手できます。
ファイブフォース分析によって業界や競合他社の状況を分析すれば、「参入後にどの程度の収益が見込めるか」「競争激化によるシェア率低下の恐れ」などが明らかになります。これらは経営判断を行う際に欠かせない根拠となるでしょう。
ファイブフォース分析のやり方・流れ
ここからは、ファイブフォース分析のやり方とその流れについて解説していきます。
データ収集
最初に行うのがデータ収集です。市場や競合企業の状況、業界に向けられているニーズや課題など、客観的なデータを収集していきましょう。
このときポイントとなるのが、データをどの範囲まで集めるかです。例えば、新規参入や代替品の脅威について事細かに分析しようとすると、異業種の企業や海外企業も分析対象に含めなければいけません。
一方で、可能性ばかりを考慮しているとデータの量が膨大となってしまい、収集・分析に大きな手間がかかってしまいます。
新規参入のためのファイブフォース分析であれば、対象を「現状で競合となる企業」に留めるなど、あらかじめ収集範囲を決めておきましょう。
売り手・買い手の交渉力の分析
売り手・買い手の交渉力の分析では、それぞれの力関係を明らかにしていきます。
売り手の交渉力では、仕入先の業界のシェア率や企業ごとの特色。買い手の交渉力では、競合企業の数や消費者目線でのサービス・商品の分析などが挙げられます。
さらに、売り手・買い手の交渉力を分析する際のポイントとして、スイッチングコストが挙げられます。スイッチングコストとは切り替え費用のことで、現在使っている商品やサービスから、別の代替品・サービスに切り替える際に発生するコスト（手間）を指します。
例えば、iPhoneからAndroid製品に切り替える際には、周辺機器を買い揃えるための金銭的コスト、データ移行にかかる時間などの物理的コスト、操作を覚え直す手間などの心理的コストが発生します。
スイッチングコストは交渉力に直結する要素なので、必ず情報収集と分析を行いましょう。
業界・新規参入・代替品の分析
業界・新規参入・代替品の脅威について分析する際は、競合企業の数とそれぞれの特色、市場全体の成長率、設備投資や撤退時に必要なコストなどについて情報を集めていきます。
競合企業が多く、それぞれ独自性を発揮している業界であれば、当然ながら競争は厳しいものとなります。
また、市場成長率が高く、設備投資のコストを抑えられる業界であれば、新規参入や代替品が現れるリスクは高いといえるでしょう。この点については、サービスの提供にあたって資格や許可が必要になるかなど、法整備の状態なども勘案する必要があります。
SWOT分析を併用する
SWOT分析とは、事業の状態を内部・外部、プラス・マイナスの要因から分析していく手法です。外部環境の脅威ついて分析を行うファイブフォース分析とSWOT分析を併用することで、より深く自社の状況を理解できるようになり、経営・マーケティング戦略が洗練されていくでしょう。
なお、SWOT分析については「SWOT分析のやり方 実施の目的や得られるメリットを解説」で詳しく解説しています。
関連記事：「SWOT分析のやり方 実施の目的や得られるメリットを解説」
具体的な施策を立案する
それぞれの分析が終わったら、結果を具体的な施策に落とし込んでいきます。
このときのポイントとしては、データ分析者個人の希望的観測に左右されないことです。分析によって得られたデータは客観的な事実ですが、それを自社に都合の良いほうに解釈して失敗する例は少なくありません。分析と立案は複数名で行い、客観性を担保しなければいけません。
分析業務を学ぶなら「ビジネス数学研修」
ファイブフォース分析では多種多様なデータを扱い、競合他社の特色や売り手・買い手との関係性などを読み取っていく必要があります。ときには財務諸表から、競合企業の経営状態などを探っていくことが求められるでしょう。
しかし、多くのビジネスパーソンは「数字に対する苦手意識」を持っており、細かい数字が並ぶデータから目を背けがちです。とくに会計やファイナンスが絡んでくると、専門用語を理解できずに挫折してしまう人がほとんどです。
そんな人材に対していきなり「データを活用しろ、データを分析しろ」と指示を出しても、なかなか成果は上がりません。まずは、それぞれのレベルに合わせて数字やデータの扱い方を学んでいき、少しずつ分析作業に慣れていくことが大切です。
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